Working Group on Cumulative Effects Assessment Approaches in Management(WGCEAM; outputs from 2024 meeting)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Working Group on Cumulative Effects Assessments in Management (WGCEAM) was established to develop a common framework for cumulative assessments to be applied in the context of ecosystem-based management.The objective was to develop a cumulative effects assessment framework to inform ecosystem-based management initiatives and demonstrate its application through regional case studies. Within the context of environmental policies, blue growth, and regional conventions, the framework is intended to inform strategic aspects of planning and management processes such as marine spatial planning and integrated marine management. It starts with the need to identify priorities across of the causal relationships between activities, their pressures on ecosystem components within the boundaries of an assessment area. The priority causal relationships are then used to establish vulnerability profiles based on exposure and effect potential calculation. Subsequently, exposure and effect potential clusters are used to characterize the pressures that should be subjected to management. Ultimately, the pressures based on the vulnerability profile of ecosystem components can be used to inform regulatory advisory processes for the activities generating these pressures. The case studies demonstrate that the framework can be used as guidance in a variety of impacts risk assessments for species and habitats in the North Sea, the German North Sea, and the Celtic Sea. The Canadian case studies also show that the framework does work for regulatory advisory processes to assess environmental impacts and the reliability and the effectiveness of technical measures. Guided by this framework, future work should be addressed through specific expert groups given the different management context and objectives that require.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle